熊猫用另一列中的值替换列中的值答案

【问题标题】：Pandas replacing values in a column by values in another column熊猫用另一列中的值替换列中的值
【发布时间】：2021-08-31 12:15:02
【问题描述】：

假设我有以下数据框 X（ppid 是唯一的）：

    ppid  col2 ...
1   'id1'  '1'
2   'id2'  '2'
3   'id3'  '3'
...

我有另一个用作映射的数据框。 ppid 与上面相同并且是唯一的，但是它可能不包含所有 X 的 ppid：

    ppid  val
1   'id1' '5'
2   'id2' '6'

我想使用映射数据框根据 ppid 相等的位置切换数据框 X 中的 col2（实际上，它们是多个唯一的列），以获得：

    ppid  col2 ...
1   'id1'  '5'
2   'id2'  '6'
3   'id3'  '3' # didn't change, as there's no match
...

【问题讨论】：

将ppid上的第二个DataFrame与how='left'合并，并使用fillna填补空白

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

查看 Jeremy Z 对此帖子的回答，以进一步了解解决方案 https://stackoverflow.com/a/55631906/16235276

df1 = df1.set_index('ppid')
df2 = df2.set_index('ppid')
df1.update(df2)
df1.reset_index(inplace=True)

【讨论】：

【解决方案2】：

尝试将map 与set_index 一起使用：

df_x = pd.DataFrame({'ppid':['id1','id2','id3'], 'col2':[*'123']})

df_a = pd.DataFrame({'ppid':['id1','id2'], 'val':[*'56']})

df_x['col2'] = df_x['ppid'].map(df_a.set_index('ppid')['val']).fillna(df_x['col2'])

输出：

  ppid col2
0  id1    5
1  id2    6
2  id3    3

【讨论】：

AttributeError: 'DataFrame' 对象没有属性 'map'
df_x['ppid'] 不是 DataFrame，它是一个系列。此代码适用于您的示例。
df_x 实际上有更多的列，为简洁起见省略了...这是一个小修复吗？
这没关系。我们只是在 df_x 中创建一个名为 'Col2' 的新列，df_x 中的所有列都保持不变并且不受影响。

【解决方案3】：

输入数据：

>>> dfX
    ppid col1 col2 col3
0  'id1'  'X'  '5'  'A'
1  'id2'  'Y'  '6'  'B'
2  'id3'  'Z'  '3'  'C'

>>> dfM
    ppid  val
0  'id1'  '5'
1  'id2'  '6'

dfX 是您的第一个数据框，dfM 是您的映射数据框：

>>> dfM.rename(columns={'val': 'col2'}).combine_first(dfX).loc[:, df.columns]

    ppid col1 col2 col3
0  'id1'  'X'  '5'  'A'
1  'id2'  'Y'  '6'  'B'
2  'id3'  'Z'  '3'  'C'

【讨论】：

我更新了我的答案。我认为您的列排列有问题，是吗？

【解决方案4】：

首先合并您的数据框，然后使用pd.Series.combine_first

df1 = pd.merge(df1, df2, how='left', on='ppid')
df1['col2'] = df1.val.combine_first(df1.col2)
del df1['val']

【讨论】：

【解决方案5】：

df1 = pd.DataFrame({'ppid': ['id1', 'id2', 'id3'], 'col2': ['1', '2', '3']})
df2 = pd.DataFrame({'ppid': ['id1', 'id2'], 'col2': ['5', '6']})

merged = df1.merge(df2, how='left', on='ppid')
merged['col2_y'].fillna(merged['col2_x'], inplace=True)

merged

  ppid col2_x col2_y
0  id1      1      5
1  id2      2      6
2  id3      3      3

【讨论】：